Notice bibliographique
Résumé
Evolution by natural selection applied by sociologists has been met with great resistance since Herbert Spencer (1820-1903), marked by dark notions of power and authority associated with an uncritical and enthusiastic application of natural selection to fashionable notions of race and privilege. E.O. Wilson’s (1929-) Sociobiology (1975) attempted to reignite the possibilities of evolutionary discourse using modern genetics to social systems but was stymied by the racialized legacy and liberal notions of “genetic determinism.” Here, the sociobiological framework is re-imagined by extending it from individual gene mechanisms and behavior, into social figurations of large-scale actor networks. Using the conceptual tools and historical analysis of Norbert Elias’s, The Court Society (1983), detailing Louis XVI’s court and the interdependencies between its members, I will be suggesting that these networks of interdependence composed of individual actors are facilitated and constrained by the processes of natural selection, and therefore can be analyzed as such. The entanglement of dependencies created by actors within a network formulates “massing” points that identify the networks form and function as a “social organism”. The value gained in understanding the organic fluidity of social networks, how they are formed, shaped, evolve, and come into conflict with competing social figurations, may provide a new and naturally derived way of interpreting interdependent social actor networks, and provide greater depth into the conceptualization of human social relations. Finally, such a view of history and sociology would align with the principles of Big History by understanding the human subject as bound to the same processes of development that have been occurring to all forms of matter in the Universe over the last 13.8 billion years.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».